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- file:8-2 RAG迭代的关键:评估_ev.mp4
- file:8-1 本章介绍_ev.mp4
- file:8-4 RAG评价神器:Ragas框架_ev.mp4
- file:8-5 实战:用Ragas评估制度问答模块的性能_ev.mp4
- file:6-3 原则:垃圾进垃圾出,注重文档质量_ev.mp4
- file:6-5 文档分块:递归文本分块和语义智能分块_ev.mp4
- file:6-4 挑战:RAG如何读取多样性文档(文本、表格和布局分析)_ev.mp4
- file:6-6 实战:实现制度问答模块数据读取和切割_ev.mp4
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- file:11-4 基于Agent的多文档RAG Router_ev.mp4
- file:11-2 大模型的手脚:AI智能体Agent_ev.mp4
- file:5-4 向量数据库相似性搜索_ev.mp4
- file:5-5 性能为王:探索向量数据索引优化技术_ev.mp4
- file:5-2 全方位对比:主流向量数据库_ev.mp4
- file:5-6 实战:部署和使用企业级向量数据库(chroma和milvus)-1_ev.mp4
- file:5-8 总结和展望:企业级应用的高可用性_ev.mp4
- file:2-3 解锁RAG三大核心_ev.mp4
- file:2-5 RAG技术栈:从【合格】到【优秀】的跨越_ev.mp4
- file:2-2 满足企业精准需求:RAG如何填补大语言模型短板_ev.mp4
- file:2-7运行和开发环境搭建.pdf
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- file:2-4 深入思考 long context加持的大模型企业还需要RAG_ev.mp4
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- file:12-3 实战:gradio整合两大RAG项目(1)_ev.mp4
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- file:7-2 【企业员工制度问答助手】需求分析_ev.mp4
- file:7-6 总结和展望:转变思想,AI应用开发和传统软件开发的区别_ev.mp4
- folder:mksz920-RAG全栈技术从基础到精通 ,打造高精准AI应用
- folder:第8章 【企业员工智能问答助手-评估V1.0版】有效评估RAG是提升的关键
- folder:第11章 基于知识图谱【金融智库】:从RAG到agenticRAG,实现自动切换不同信息源
- folder:第5章 【企业级专业选型】RAG核心三:企业级的向量数据库选型和高效使用
- folder:第2章 掌握未来AI趋势:RAG引领大语言模型新纪元
- folder:第1章 课程学习必知——助你顺利学习以及避坑
- folder:第4章 【企业级专业选型】RAG核心二:挑选合适RAG的向量Embedding模型
- folder:第12章 【RAG扩展】企业员工助手-接口和界面开发
- folder:第7章 【企业员工智能问答助手-实现V1.0版】搭建制度问答baseline RAG
- folder:第14章 企业员工助手-总结和展望
- folder:第9章 【企业员工智能问答助手-实现V2.0版】提升RAG的【14种】检索增强技能
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| 分享时间 | 2026-01-02 |
|---|---|
| 入库时间 | 2026-01-02 |
| 状态检测 | 有效 |
| 资源类型 | QUARK |
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